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Enregistrement W4407805683 · doi:10.1016/s2213-8587(24)00348-6

Vitamin D supplementation to prevent acute respiratory infections: systematic review and meta-analysis of stratified aggregate data

2025· review· en· W4407805683 sur OpenAlexaff
David A. Jolliffe, Carlos A. Camargo, John Sluyter, Mary Aglipay, John F. Aloia, Peter Bergman, Heike A. Bischoff‐Ferrari, Arturo Borzutzky, Vadim Bubes, Camilla T. Damsgaard, Francine M. Ducharme, Gal Dubnov‐Raz, Susanna Esposito, Davaasambuu Ganmaa, Clare Gilham, Adit A. Ginde, Inbal Golan‐Tripto, Emma C Goodall, Cameron Grant, Chris Griffiths, Anna Maria Hibbs, Wim Janssens, Anuradha Khadilkar, Ilkka Laaksi, Margaret T. Lee, Mark Loeb, Jonathon L. Maguire, Paweł Majak, Semira Manaseki‐Holland, JoAnn E. Manson, David T. Mauger, David R. Murdoch, Akio Nakashima, Rachel Ε. Neale, Hai Pham, Christine Rake, Judy R. Rees, Jenni Rosendahl, Robert Scragg, Dheeraj Shah, Yoshiki Shimizu, Steve Simpson, Geeta Trilok‐Kumar, Mitsuyoshi Urashima, Adrian R. Martineau

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Diabetes & Endocrinology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpactSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Complementary and Integrative HealthBarts Charity
Mots-clésMedicineMeta-analysisIntensive care medicineMEDLINEVitamin D and neurologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background A 2021 meta-analysis of 37 randomised controlled trials (RCTs) of vitamin D supplementation for prevention of acute respiratory infections (ARIs) revealed a statistically significant protective effect of the intervention (odds ratio [OR] 0·92 [95% CI 0·86 to 0·99]). Since then, six eligible RCTs have been completed, including one large trial (n=15 804). We aimed to re-examine the link between vitamin D supplementation and prevention of ARIs. Methods Updated systematic review and meta-analysis of data from RCTs of vitamin D for ARI prevention using a random effects model. Subgroup analyses were done to determine whether effects of vitamin D on risk of ARI varied according to baseline 25-hydroxyvitamin D (25[OH]D) concentration, dosing regimen, or age. We searched MEDLINE, EMBASE, the Cochrane Central Register of Controlled Trials, Web of Science, and the ClinicalTrials.gov between May 1, 2020 (end-date of search of our previous meta-analysis) and April 30, 2024. No language restrictions were imposed. Double-blind RCTs supplementing vitamin D for any duration, with placebo or lower-dose vitamin D control, were eligible if approved by a Research Ethics Committee and if ARI incidence was collected prospectively and pre-specified as an efficacy outcome. Aggregate data, stratified by baseline 25(OH)D concentration and age, were obtained from study authors. The study was registered with PROSPERO (no. CRD42024527191). Findings We identified six new RCTs (19 337 participants). Data were obtained for 16 085 (83·2%) participants in three new RCTs and combined with data from 48 488 participants in 43 RCTs identified in our previous meta-analysis. For the primary comparison of any vitamin D versus placebo, the intervention did not statistically significantly affect overall ARI risk (OR 0·94 [95% CI 0·88–1·00], p=0·057; 40 studies; 61 589 participants; I 2 =26·4%). Pre-specified subgroup analysis did not reveal evidence of effect modification by age, baseline vitamin D status, dosing frequency, or dose size. Vitamin D did not influence the proportion of participants experiencing at least one serious adverse event (OR 0·96 [95% CI 0·90–1·04]; 38 studies; I 2 =0·0%). A funnel plot showed left-sided asymmetry (p=0·0020, Egger's test). Interpretation This updated meta-analysis yielded a similar point estimate for the overall effect of vitamin D supplementation on ARI risk to that obtained previously, but the 95% CI for this effect estimate now includes 1·00, indicating no statistically significant protection. Funding None.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0260,038
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,161
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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